数据治理与知识挖掘技术研发工程师
面议
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职位详情
基本信息
岗位职责
1．负责多来源多类型科技文献大数据的数据治理关键技术研发；
2．负责多来源多类型科技文献大数据的数据融合与知识计算分析关键技术研发；
3．负责科技文献大数据的知识实体及知识关系自动抽取模型研发，以及多模态大规模科技文献大数据的知识网络构建的关键技术研发；
4．参与团队科技文献大数据建设的其他研发任务。
2．负责多来源多类型科技文献大数据的数据融合与知识计算分析关键技术研发；
3．负责科技文献大数据的知识实体及知识关系自动抽取模型研发，以及多模态大规模科技文献大数据的知识网络构建的关键技术研发；
4．参与团队科技文献大数据建设的其他研发任务。
任职要求
1．计算机科学与技术类、电子与信息类、信息管理类等相关专业，大数据、机器学习、自然语言处理、数据挖掘等相关方向；
2．取得博士学位，特别优秀者可以降低学位要求；
3．具有3年及以上大规模数据治理与知识挖掘相关工作经验，对数据敏感并有数据辅助决策的观念，善于发现数据中的潜在规律，具有工业大数据分析、科技文献大数据及内容建设经验者优先；
4．熟悉Java、Python编程，熟练操作Linux操作系统、编写Shell脚本；
5．至少熟练使用Tensorflow、Pytorch、Paddle等一种机器学习平台，熟悉常用机器学习模型；熟练掌握Hive、Hadoop、Elasticsearch、Spark、Redis等大数据技术；
6．对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣，具有产业级GPU智能计算集群搭建者优先；
7．良好的团队精神和合作意识，良好的问题分析能力和沟通表达能力，强烈的责任心。
2．取得博士学位，特别优秀者可以降低学位要求；
3．具有3年及以上大规模数据治理与知识挖掘相关工作经验，对数据敏感并有数据辅助决策的观念，善于发现数据中的潜在规律，具有工业大数据分析、科技文献大数据及内容建设经验者优先；
4．熟悉Java、Python编程，熟练操作Linux操作系统、编写Shell脚本；
5．至少熟练使用Tensorflow、Pytorch、Paddle等一种机器学习平台，熟悉常用机器学习模型；熟练掌握Hive、Hadoop、Elasticsearch、Spark、Redis等大数据技术；
6．对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣，具有产业级GPU智能计算集群搭建者优先；
7．良好的团队精神和合作意识，良好的问题分析能力和沟通表达能力，强烈的责任心。
竞争力分析
解锁详细分析
您与该职位匹配度: ***，已超过了 *** 的竞争者，建议************
您在 ？位置
较低
一般
比较匹配
非常匹配
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重要风险提示：如招聘单位在招聘过程中向求职者提出收取押金、保证金、体检费、材料费、成本费，或指定医院体检等，求职者有权要求招聘单位出具物价部门批准的收费许可证明材料，若无法提供相关证明，请求职者提高警惕，有可能属于诈骗或违规行为。
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